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1.
针对内河船舶监管过程中对船舶干舷的测量还需人工巡航,增加了海事部门管理成本问题,提出一种不借助船舶水尺标志检测船舶干舷的方法。对采集的图像进行中值滤波预处理,去除孤立点、降低噪声敏感性;考虑图像颜色特性,应用自适应K均值聚类算法识别船舶区域;联合Canny边缘检测和霍夫直线检测的方法,标记船舶吃水线和甲板边线,并利用数学形态学方法提高检测准确性;基于标定相机和双目测距原理建立图像坐标与世界坐标转换关系,找到甲板中间位置,取其与水面的距离作为船舶实际干舷值。用相机拍摄内河船舶进行检测,结果表明,该方法可以对内河船舶的吃水线和船舷线进行检测并计算干舷值,用于判断船舶是否超载并及时发出预警,满足海事部门的监管需求。 相似文献
2.
为降低海事监控视频图像背景中运动物体引起的杂波和噪声对船舶目标检测的影响,根据采集的可见光视频图像特性,提出一种海天背景下船舶目标自适应检测算法。将待检测图像进行预处理,使用自适应中值滤波和均值漂移(mean-shift)滤波对图像进行滤波去噪。采用密度峰聚类对传统K均值聚类算法进行改进,自适应确定初始聚类中心及其数量。对海面船舶进行自适应聚类分割。仿真实验显示:该算法的检测准确率为90.3%,验证了其准确性和可靠性;单帧视频图像的船舶目标检测用时可控制在100 ms以内,满足实时检测的要求。结果表明:该算法可以实现海天背景下船舶目标的准确、快速检测,为海上船舶目标跟踪奠定了可靠的基础。 相似文献
3.
一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法. 算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵. 通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测. 该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性. 实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
4.
分析比较几种典型的边缘检测算法,讨论边缘检测准则,提出建立边缘判断的新标准,为图像边缘检测的最优滤波器设计奠定基础。 相似文献
5.
针对SAR图像特点，在传统SIFT算法的基础上，结合ROEWA和OTSU算法，提出一种改进的SIFT算法。该方法首先通过ROEWA和OTSU算法分别检测图像的边缘区域和阴影区域，再与SIFT算法相融合检测特征点、寻找匹配点并计算变换矩阵实现图像配准。与原算法相比，该方法消除了DoG算子的边缘响应和阴影的影响，使提取到的特征点更加精确，可提高正确匹配率，增强算法的稳定性，并提升图像配准的精度。 相似文献
6.
针对目标区域角点分布密集和背景区域相对稀疏的图像,为了更准确、完整地提取目标区域的边缘,消除背景,提出一种基于SUSAN算子和角点判别因子的目标边缘检测方法.实验结果表明,与Canny方法、改进的非下采样Contourlet模极大值方法和改进的蜂群方法等边缘检测方法相比,本文提出的方法能有效避免背景区域的干扰,精确定位目标区域,所得边缘轮廓连通完整、细节丰富.该方法具有较优的主观视觉效果和较强的抗噪能力,且运行时间较少. 相似文献
7.
基于NSCT和ACO的SAR图像舰船检测 总被引：1，自引：1，他引：0
为更好地获取舰船检测的图像信息,通过对雷达图像中舰船目标与相干斑噪声的分布特点进行分析,提出1种基于非下采样变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)与蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO)算法相结合的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像舰船目标检测方法.该方法通过对SAR图像进行NSCT自适应阈值去噪,再应用ACO进行边缘检测,实现舰船目标的精确检测.仿真结果显示,该方法能够在复杂相干斑噪声背景中有效提取舰船目标的轮廓信息,很好地保持图像纹理和舰船结构,具有理想的抗干扰性能,保证检测结果的准确性. 相似文献
8.
摘要：骨龄是儿童青少年生长发育的重要指标,目前自动化骨龄判读算法研究中,针对骨化中心的准确分割提取是重要一环。然而之前的研究多采用单一算法、过度追求算法效率,导致稳定性、准确度不高。本研究基于《中国人手腕骨发育标准-中华05》中RUS-CHN方法,针对13处骨化中心的提取问题,改进了骨化中心提取的准确度和稳定性。所用算法包括： Canny边缘识别、基于局部图像灰度特征的边缘筛选,边缘连接、骨中轴线多项式拟合、基于Gabor纹理分析的骨化中心精确定位算法。实验表明：对随机抽样的980张待分割样本,本研究应用综合算删除法,对RUS-CHN判读方法所关注的13个骨化中心区域进行分割,13个骨化中心均正确识别并分割的成功率达到了99.2%。 相似文献
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王磊 《苏州市职业大学学报》2012,23(4):10-12
图像分割是图像处理中的一个重要问题,也是一个经典难题．文章介绍了常用的图像分割的常用技术：如阈值分割方法、边缘检测方法和区域分割方法,以及图像分割的新技术．应用了基于标记的分水岭算法,从仿真实验结果可以看出,标记的选取是该算法图像分割的关键． 相似文献
10.
文山 《六盘水师范高等专科学校学报》2006,18(6):8-11
图像处理中,边缘检测具有相当重要的作用,它可作为模式识别、图像分割及图像场景分析的基础。通常一个性能良好的边缘检测算子应该是具有以下两个特征的滤波器:首先,必须是一个微分算子,即一阶或者二阶微分;其次,算子大小能够随意缩放,以便于用较大的算子检测边缘,而用较小的算子检测细节特征。根据这一思想,构造了多尺度的边缘检测算子,并进行了实验,得到的图像边缘具有相当好的效果。 相似文献
11.
传统遥感卫星图像处理采用在地面进行目标检测和跟踪处理的模式，卫星将拍摄到的图像数据下传至地面数据处理中心，由地面数据处理系统对接收到的遥感图像数据进行目标检测和跟踪。然而，随着遥感图像分辨率的不断提高，需要下传的数据量增大，导致星地数据传输的时间大大增加，最终造成目标检测和跟踪的时效性降低。针对上述问题，提出一种基于多特征量判别的Canny边缘检测和联合概率数据关联的在轨海上多运动舰船目标检测和跟踪方法。将该方法利用中国科学院微小卫星创新研究院的高分微纳卫星实测数据在模拟星载的嵌入式开发平台上进行验证，结果表明该方法能够在轨对海上多运动舰船目标进行快速、准确的检测和跟踪。 相似文献
12.
为提高高速公路收费道口自动车型识别系统(Vehicle Recognition System,VRS)的识别准确率,针对基于三维成像的VRS中的车轮检测,提出一种优化算法,以精确检测出车轮的位置和大小.利用激光雷达检测到有疑似车轮的目标通过扫描平面时,控制摄像头抓拍图像;对抓拍到的图像进行灰度化、图像增强、边缘提取、背景分离等处理;利用霍夫变换进行车轮边缘拟合,检测图像中是否含有车轮,若有,可同时得到车轮的位置和大小;在MATLAB中实现该算法.结果表明,该车轮检测算法能够快速、精确地检测出车轮,效果良好. 相似文献
13.
基于数字图像处理技术实现一维条形码的快速定位。对输入的灰度图进行边缘检测和二值化等图像处理，通过数学形态学处理得到条形码候选区域，并利用梯度特征提取候选区域的边缘线；最后利用条形码条空的平行性对边缘线区域进行筛选，定位条形码区域。本文算法在WWU Muenster和ArTe-Lab条码图片数据集上进行测试，实验表明，本算法比现有的算法更快，因此，更适合部署在实时应用上。 相似文献
14.
对基于边缘的算法进行了改进,综合考虑了边缘和能量结构. 首先利用非下采样contourlet(NSCT)变换,对图像进行多尺度和多方向的分解;然后将低频系数按边缘能量大小划分为边缘和平滑2部分,边缘部分采用边缘能量取最大的融合方法,平滑部分使用基于局部能量的规则进行融合,高频子带使用相关系数和局部方差相结合的重要性测度法进行融合;最后对融合系数进行NSCT反变换得到融合图像. 实验结果表明,该算法融合效果较基于边缘算法有所改善,是一种有效兼顾细节和能量结构的方法. 相似文献